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基于异常检测的产品表面缺陷检测与分割
文献摘要：
工业制造中缺陷样本难以获得且缺陷表现形式多样,只用训练正样本的异常检测技术越来越多地被应用于产品表面缺陷检测.异常检测一般通过评估产品图像的异常分数对产品进行有无缺陷的判断,缺乏对缺陷位置的描述,最新提出的异常分割方法对此进行了改进,但对缺陷区域的分割不够精确.基于异常检测方法,使用标准化流来判断产品表面是否有缺陷,采用多尺度特征融合并对齐来初步定位缺陷位置,结合梯度和最大信息熵,使用分水岭算法对初定位结果进行优化得到缺陷分割掩码.在丽盛制板,KolektorSDD和AITEX 3个表面缺陷数据集的检测与分割结果均优于其他同类方法.此外,在小样本数据集上也能达到良好的检测与分割精度.
文献关键词：
异常检测;缺陷分割;多尺度特征融合;特征对齐;分水岭算法
中图分类号：
作者姓名：
王素琴;任琪;石敏;朱登明
作者机构：
华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206;中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室,北京 100190;太仓中科信息技术研究院,江苏 太仓 215400
文献出处：
引用格式：
[1]王素琴;任琪;石敏;朱登明-.基于异常检测的产品表面缺陷检测与分割)[J].图学学报,2022(03):377-386
A类：
异常分割,KolektorSDD,AITEX
B类：
表面缺陷检测,工业制造,难以获得,只用,地被,估产,无缺,缺陷位置,分割方法,异常检测方法,流来,多尺度特征融合,初步定位,最大信息熵,分水岭算法,初定,定位结果,缺陷分割,掩码,制板,缺陷数据,小样本数据集,特征对齐
AB值：
0.313533
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